AI又“发癫”了？OpenAI要给大模型“戒幻”，Taco Bell的AI哭出声！

TL;DR：

AI偶尔“胡说八道”是常事，比如Taco Bell的AI点餐就翻车了。OpenAI看不下去了，决定从数据源头“治病”，要让AI告别“幻觉”，少点尴尬，多点靠谱！

最近AI圈子真是“瓜”不断，OpenAI这边正憋着大招要解决大模型“爱说胡话”的毛病，那边Taco Bell的AI点餐机却提前给大伙儿上演了一出“AI大型社死现场”——那叫一个“waaaay wrong”，简直是人间迷惑行为大赏！这不，大家都在好奇，AI到底还能不能好好玩耍了？OpenAI的“戒幻”计划，到底靠不靠谱？

AI又“发癫”了？当Taco Bell的AI遇到“幻觉”

想象一下，你拖着疲惫的身躯，深夜抵达Taco Bell的得来速（Drive-thru），满心期待AI能帮你迅速搞定一份加倍芝士的玉米饼。结果呢？AI小哥“脑洞大开”，给你推荐了一堆你听都没听过的奇葩组合，甚至还把你的订单彻底“篡改”了！这不是科幻，而是真真切切在某地发生的**Taco Bell AI点餐“史诗级翻车”**事件¹。

这背后搞鬼的，就是我们常说的AI“幻觉”（Hallucination）。别误会，AI不是真的在“骗人”或者“撒谎”，它只是在没有足够信息时，自行“编造”了一些看似合理但实则胡说八道的玩意儿²。就像一个求生欲极强的小学生，被老师问到不会的问题，为了不交白卷，只好硬着头皮“胡编乱造”一套答案。

那AI为啥会“发癫”呢？说白了，主要两大原因：

• 数据不够用：它可能没见过相关场景，或者训练数据里压根就没有足够的信息来支撑它做出准确判断。
• 偏见入脑：训练数据本身就带有某种偏见，导致AI在生成内容时也把这些偏见“发扬光大”了。

所以，Taco Bell的AI点餐翻车，不是因为AI“心情不好”，而是它“幻觉”发作了，把现实和自己“脑补”的场景混淆了。这不仅让消费者体验跌到谷底，更让大家对AI的可靠性打了个大大的问号。

OpenAI“放大招”：数据才是解药？

作为当前AI领域的“顶流”和“卷王”，OpenAI自然不能坐视自家的AI们也跟着“发癫”。他们最近就宣布了一个重磅计划：要与各类组织机构深度合作，共同生成用于训练AI模型的公共和私有数据集³。

这听起来有点“枯燥”，但它却是解决AI“幻觉”问题的釜底抽薪之计！

“数据合作伙伴关系旨在让更多组织能够帮助引导 AI 的未来，并从更有用的模型中受益。”

—— Open AI 官方表述³

简单来说，OpenAI的逻辑是：既然AI“胡说八道”是因为“见识”不够广，那我们就给它喂更丰富、更准确、更多元化的“精神食粮”。通过与不同的组织合作，获取高质量、真实世界的数据，就能大大减少AI在面对不确定性时的“脑补”行为，让它变得更“靠谱”、更“接地气”。

这就像给一个只会纸上谈兵的理论家，提供大量实践经验，让他从“瞎指挥”变成“实战派”。有了更多高质量的数据“投喂”，AI大模型就能更准确地理解世界，减少那些让人啼笑皆非的“幻觉”输出。

不止OpenAI：大模型“戒断反应”全行业在努力

其实，AI的“幻觉”问题，早就不是OpenAI一家公司的“甜蜜烦恼”了，而是整个大模型行业都在努力攻克的“拦路虎”。

你看，国内的Moonshot AI旗下Kimi Chat也曾针对模型在复杂场景下“输出重复”的问题进行了大幅优化³。虽然不是直接的“幻觉”，但这种“重复”也反映了模型在生成多样性和准确性上的局限，与“幻觉”的病理有异曲同工之妙。

远在大洋彼岸，科技巨头们也在摩拳擦掌。亚马逊正斥巨资开发名为Olympus AI的大模型，目标就是缩小与OpenAI和微软的差距，提升AI的准确性和可靠性³。而微软更是推出了Copilot Studio，允许企业和用户构建自定义AI助手，这背后同样需要强大的基础模型来支撑，避免自定义过程中出现各种“幺蛾子”³。

这就像一场全球性的“戒断大会”，每个玩家都在努力让自己的AI宝宝“戒掉”坏习惯，变得更加“听话懂事”。毕竟，谁能先让AI告别“幻觉”，谁就能在未来的AI应用竞争中占据C位。从自动驾驶到智能客服，从医疗诊断到金融分析，AI的可靠性是所有应用场景的生命线。

所以，OpenAI这次从数据源头入手，解决AI“幻觉”问题，不仅是技术层面的突破，更是对AI未来可靠性和实用性的关键押注。我们这些“打工人”是时候期待一个更靠谱、更懂我们、更少“发癫”的AI时代了吗？拭目以待！

引用

• AI幻觉
• OpenAI
• 大模型可靠性
• Taco Bell AI
• 数据治理